我创建了一个模型，并在docker上使用tensorflow_serving部署了它。现在，当im REQUEST.POST时，它将返回错误400
我正在尝试加载以<a href="https://www.tensorflow.org/guide/saved_model" rel="nofollow noreferrer">SavedModel</a>格式保存的模
由于节省了成本，因此我在运行带有常规CPU的深度学习模型。完成请求需要10秒，它是用python编写的。</p
我在tf.keras模型的输出层之后的一层Lambda中使用<code>StaticHashTable</code>。实际上，这很简单：我有一个文
我们在docker中生产了2个带有tensorflow服务的模型。我们已经为其中一个模型生成了一个预热数据集。这是
我正在尝试编写c ++ tensorflow客户端以将图像推送到Windows 10上通过tensorflow-serve docker服务的模型。
<c
我正在寻找最佳和优化的方式（无循环），使用TensorFlow 1.14根据最大的一个值从3D张量中获取2D最大张量
我不知道如何部署tensorflow模型，以便它一次可以处理60个并行请求。
现在我正在使用带有Nginx和Gunicorn的
<strong>问题上下文：</strong>
我在第一层有一个非常简单的回归模型：
<code>feature_column.dense_features_v
导入张量流时
<blockquote>
无法加载动态库'libcudart.so.10.1'; dlerror：libcudart.so.10.1：无法打开共享对象
我正在使用Tensorflow 2预训练模型（vgg16）对图像进行分类。我已经在本地计算机上进行了培训，现在我想
我需要一次使用Tensorflow Serving运行两个模型。
我试图使用相同的rest_api_port运行此命令，但使用不同的mod
我有一个使用Keras创建的语义分割模型。
现在，我想在生产环境中使用它，我需要每天在几次包含1
我从拥抱模型中保存了distilbert的预训练版本，distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english，并且正在尝试通过Te
我保存了一堆自<code>tf.keras.layers.Layer</code>继承的自定义模型实例。我想通过TFX Serving为他们提供服务，
我有一个模型，其中包含2个3d张量并输出4d张量。该模型的protobuf版本约为750 MB。 C ++推理可执行文件在Wi
当我通过docker在<strong>版本2.1.0 </strong>上使用tensorflow服务来服务我的TF模型时，我使用Jmeter执行了压力测
当Tensorflow执行图时，它将其划分为子图s.t.每个子图由分配给单个设备的节点组成。这些图之间的值复制
我们已经能够将模型（自定义预测和Tensorflow SavedModel格式）部署到AI Prediction Platform，并且基本测试表明
为什么tensorflow :: SaveModelBundle导致错误？以下代码中我缺少什么？当我评论行“ tensorflow :: SavedModelBundle
